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间隙定向的化学升降光刻纳米构造用于任意亚微米图案
摘要我们引入了独特的软标志操作，该操作利用了邮票屋顶塌陷引起的间隙，以选择性地去除AU上的烷烃 - 硫醇自组装单层（SAM），以生成表面图案，这些表面图案比原始弹性邮票上的结构小。使用化学升降光刻（CLL）过程中的千分尺尺度结构邮票实现的最小特征维度为5 nm。分子图案保留在邮票特征及其周围或铭文圆之间的差距中，遵循数学预测，可以通过更改邮票结构尺寸（包括高度，音高和形状）来调整它们的尺寸。这些生成的表面分子模式可以用作生物识别阵列，也可以将其转移到下方的Au层以进行金属结构创造。通过将CLL过程与此差距现象相结合，以前被认为是使用的柔软的属性属性，可用于在简单的草图中实现低于10 nm的特征。
使用零均值高斯态和部分光子数分辨检测无法产生任意非高斯态
高斯状态和测量值加在一起不足以成为量子计算的强大资源，因为任何高斯动力学都可以用经典方法高效模拟。然而，众所周知，任何一种非高斯资源（状态、幺正运算或测量）与高斯幺正值一起构成通用量子资源。光子数分辨 (PNR) 检测是一种易于实现的非高斯测量，已成为尝试设计非高斯状态以进行通用量子处理的常用工具。在本文中，我们考虑对零均值纯多模高斯状态的子集进行 PNR 检测，以此作为在未检测到的模式上预示目标非高斯状态的一种手段。这是因为使用压缩真空和被动线性光学系统可以轻松可扩展地制备具有零均值的高斯状态。我们计算了实际预示状态和目标状态之间的保真度上限。我们发现，当目标状态是多模相干猫基簇状态时，该保真度上限为 1/2，这对于通用量子计算来说是一种足够的资源。这证明了存在无法通过此方法产生的非高斯状态。我们的保真度上限是一个简单的表达式，仅取决于光子数基中表示的目标状态，它可以应用于其他感兴趣的非高斯状态。
用于利用捕获离子或里德堡阵列进行量子计算的任意连通腔介导架构
我们提出了一种硬件架构和协议，用于连接光学腔内的许多局部量子处理器。该方案与捕获离子或里德堡阵列兼容，并通过在腔内进行单光子传输来分配纠缠，从而实现任意两个量子比特之间的传送门。即使对于中等质量的腔，Heralding 也能实现高保真度纠缠。对于由线性链中的捕获离子组成的处理器，具有实际参数的单个腔每隔几 μs 就能成功传输光子，将链间纠缠速率提高到现有方法的 2 个数量级以上，并消除了扩展捕获离子系统的主要瓶颈。对于一个现实场景，我们概述了如何在 200 μs 内实现 20 条离子链（总共包含 500 个量子比特）的任意对任意纠缠，保真度和速率仅受局部操作和离子读出的限制。对于由里德堡原子组成的处理器，我们的方法可以完全连接数千个中性原子。我们的架构所提供的连接性可使用多个重叠腔扩展到数万个量子比特，从而扩展嘈杂的中尺度量子时代算法和汉密尔顿模拟的能力，并实现更强大的高维纠错方案。
根据《德国民法典》第 31 条以及《德国联邦宪法》第 123 条和 124 条，自行声明不存在强制性和任意性排除理由
为了证明 I. 第 1 至 4 条和第 7 至 9 条中提到的情况不适用于我/我们公司，我/我们可以应客户的要求，立即为每位可将其行为归咎于我/我们公司的人员提供犯罪记录摘录或来自原籍国主管司法或行政当局或以前的公共客户的同等文件。如果文件或证书不是由原籍国颁发的，或者没有提到所有规定的情况，则可以由公司在原籍国主管司法或行政当局，公证人或合格专业机构面前作出的宣誓声明或正式声明代替。我/我们知道
导航任意空间的能力是分析不同实施方式中认知的不变量
摘要：生命最显著的特征之一是它能够处理新事物，即茁壮成长并适应新情况以及环境和内部成分的变化。了解这种能力对于几个领域至关重要：形式和功能的进化、生物医学有效策略的设计以及通过嵌合和生物工程技术创造新的生命形式。在这里，我们回顾了生物体解决各种问题的有启发性的例子，并提出了在任意空间中有效导航作为思考进化过程中认知扩展的不变量。我们认为，我们天生识别陌生伪装下的能动性和智慧的能力远远落后于我们在熟悉的行为环境中检测它的能力。生命的多尺度能力对于自适应功能至关重要，可以增强进化并为自上而下的控制（而不是微观管理）提供策略以应对复杂的疾病和伤害。我们提出了一种以观察者为中心的观点，该观点与规模和实施无关，说明了进化如何利用类似的策略来探索和利用代谢、转录、形态以及最终的 3D 运动空间。通过概括行为的概念，我们获得了关于进化、系统级生物医学干预策略以及生物工程智能构建的新视角。该框架是与高度陌生的实施方式中的智能相关的第一步，这对于人工智能和再生医学的进步以及在越来越多地由合成、生物机器人和混合生物组成的世界中蓬勃发展至关重要。
优化量子电路以实现任意状态的合成和初始化
摘要 — 为了将量子系统实际用于解决实际问题，需要将大量经典数据传输/编码到量子域。通常通过合成和初始化相应的量子态将任意经典数据编码到量子设备中。然而，当前的任意状态合成技术会产生深而复杂的量子电路，导致状态保真度低，并可能违反退相干约束。在这项工作中，我们提出了一种改进的方法和优化的电路，用于从给定的经典数据合成任意量子态。与现有方法相比，所提出的方法可产生具有较低门数、较低电路深度和高状态保真度的电路。通过在 MATLAB 和 IBM qasm 中进行模拟以及在 IBM 量子设备上的实际实现，对所提出的方法进行了评估。实验结果表明，与现有方法相比，门数和电路深度减少了一半。索引术语 — 量子计算，量子电路
导航任意空间的能力是分析不同实施方式中认知的不变量
摘要：生命最显著的特征之一是它能够处理新事物，即茁壮成长并适应新情况以及环境和内部成分的变化。了解这种能力对于几个领域至关重要：形式和功能的进化、生物医学有效策略的设计以及通过嵌合和生物工程技术创造新的生命形式。在这里，我们回顾了生物体解决各种问题的有启发性的例子，并提出了在任意空间中有效导航作为思考进化过程中认知扩展的不变量。我们认为，我们天生识别陌生伪装下的能动性和智慧的能力远远落后于我们在熟悉的行为环境中检测它的能力。生命的多尺度能力对于自适应功能至关重要，可以增强进化并为自上而下的控制（而不是微观管理）提供策略以应对复杂的疾病和伤害。我们提出了一种以观察者为中心的观点，该观点与规模和实施无关，说明了进化如何利用类似的策略来探索和利用代谢、转录、形态以及最终的 3D 运动空间。通过概括行为的概念，我们获得了关于进化、系统级生物医学干预策略以及生物工程智能构建的新视角。该框架是与高度陌生的实施方式中的智能相关的第一步，这对于人工智能和再生医学的进步以及在越来越多地由合成、生物机器人和混合生物组成的世界中蓬勃发展至关重要。
任意破坏下的浅电路量子优势
Bravyi、Gosset 和 König（Science 2018）、Bene Watts 等人（STOC 2019）、Coudron、Stark 和 Vidick（QIP 2019）以及 Le Gall（CCC 2019）最近的研究表明，浅（即小深度）量子电路和经典电路的计算能力存在无条件分离：量子电路可以以恒定深度求解经典电路需要对数深度才能求解的计算问题。利用量子纠错，Bravyi、Gosset、König 和 Tomamichel（Nature Physics 2020）进一步证明，即使量子电路受到局部随机噪声的影响，类似的分离仍然存在。在本文中，我们考虑了在计算结束时任何恒定部分的量子比特（例如，巨大的量子比特块）都可能被任意破坏的情况。即使在这个极具挑战性的环境中，我们也朝着建立量子优势迈出了第一步：我们证明存在一个计算问题，可以通过量子电路以恒定深度解决，但即使解决该问题的任何大子问题也需要对数深度和有界扇入经典电路。这为量子浅电路的计算能力提供了另一个令人信服的证据。为了展示我们的结果，我们考虑了扩展图上的图状态采样问题（之前的研究也使用过）。我们利用扩展图对顶点损坏的“鲁棒性”来表明，对于小深度经典电路来说很难解决的子问题仍然可以从损坏的量子电路的输出中提取出来。
任意两量子比特量子控制隐形传态的实验实现
量子控制隐形传态是在第三方监督下进行的量子态传输。本文给出了一种任意两量子比特量子控制隐形传态方案的理论和实验结果，其中发送者Alice只需要进行两次贝尔态测量，而接收者Bob可以在监督者Charlie的控制下进行适当的幺正运算来重建任意两量子比特态。在IBM量子体验平台上验证了该方案的运行过程，并通过量子态层析成像进一步检查了传输量子态的准确性。同时，利用理论密度矩阵和实验密度矩阵获得了良好的保真度。引入光子态序列，分析了该方案可能遭受的拦截-替换-重发、拦截-测量-重发和纠缠-测量-重发攻击。结果证明了该方案是高度安全的。
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'
b'我们考虑由小型、自主设备组成的网络，这些设备通过无线通信相互通信。在为此类网络设计算法时，最小化能耗是一个重要的考虑因素，因为电池寿命是一种至关重要的有限资源。在发送和侦听消息都会消耗能量的模型中，我们考虑在任意未知拓扑的无线电网络中寻找节点最大匹配的问题。我们提出了一种分布式随机算法，该算法以高概率产生最大匹配。每个节点的最大能量成本为 O (log n )(log \xe2\x88\x86) ，时间复杂度为 O (\xe2\x88\x86log n )。这里 n 是节点数量的任意上限，\xe2\x88\x86是最大度数的任意上限； n 和 \xe2\x88\x86 是我们算法的参数，我们假设它们对所有处理器都是先验已知的。我们注意到，存在一些图族，对于这些图族，我们对能量成本和时间复杂度的界限同时达到多项对数因子的最优，因此任何显著的\xef\xac\x81 改进都需要对网络拓扑做出额外的假设。我们还考虑了相关问题，即为网络中的每个节点分配一个邻居，以便在最终节点发生故障时备份其数据。在这里，一个关键目标是最小化最大负载，定义为分配给单个节点的节点数。我们提出了一种有效的分散式低能耗算法，该算法确定一个邻居分配，其最大负载最多比最优值大一个多项对数 (n) 因子。'